AI需要更多的工程紀律，而不是更少

本文作者Charity Majors回應了讀者對之前AI相關文章的反饋，深入探討了AI對軟件工程的影響。她指出，2025年AI代碼生成能力發生了根本性轉變，尤其是Opus 4.5和代理性框架的湧現，使得AI能夠生成與中級工程師水平相當的代碼，且速度更快、成本更低。這一變化徹底顛覆了代碼生產的經濟學：代碼從昂貴、需要精心維護的資產，變成了可快速生成、可丟棄的消費品。

Majors強調，儘管AI生成代碼的能力驚人，但這並不意味着可以放棄工程紀律。相反，工程紀律變得更加重要。她引用Chad Fowler的“鳳凰架構”概念，認為代碼應被視為“理解的材料化視圖”——當代碼易於生成時，它就不再是永久資產，而更像是一個緩存，只有在當前時才有用，過時就應丟棄。這種視角要求工程師更關注系統的理解、評估和驗證，而不是僅僅編寫代碼。

文章還回顧了從手動管理服務器到不可變基礎設施的轉變，指出這一歷史類比有助於理解當前AI對軟件工程的影響。過去，服務器被視為寵物，需要精心維護；而現在，基礎設施被視為 cattle，可以隨時替換。類似地，AI使得代碼可以被快速替換，但前提是我們必須理解代碼背後的行為、約束和不變性。Majors認為，這要求工程師將更多的精力投入到架構設計、評估和測試中，而不是僅僅依賴代碼本身。

作者進一步闡述了“刪除測試”的概念：試想刪除整個實現，大多數工程師會感到恐懼，因為這暴露了我們對其行為、失敗、不變量和正確性的無知。這些不是代碼問題，而是評估問題。當代碼是唯一承載知識的地方時，它變得珍貴。但在AI時代，當重寫變得便宜時，代碼就不再是資產，而是緩存的實現理解。這一轉變要求我們加強工程紀律，特別是在評估方面。

最後，作者呼籲不要重複2025年的錯誤：當時許多人對AI代碼生成持懷疑態度，但事實證明懷疑是錯誤的。面對AI的快速發展，工程師應保持開放心態，同時加強工程紀律，以確保在AI時代依然能夠構建可靠、可維護的軟件系統。她還提到，Honeycomb公司去年八月就發佈了AI指令，積極擁抱這一變革，並強調了基礎設施即代碼和不可變基礎設施的經驗教訓在AI時代的適用性。